• 한국음향학회지
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• 제30권4호
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• pp.167-180
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• 2011

Recently, 3-D audio technologies are commonly implemented through headphones. A major problem of the headphone-based 3-D audio is in-the-head localization, which occurs due to the inaccurate Head-Related Transfer Function (HRTF). Since the individual measurements of HRTFs are impractical, there have been several researches for HRTF customization. In this paper, an efficient method of customizing HRTFs for the sound externalization is proposed. Firstly, it is determined which part will be customized in HRTF through psychoacoustical experiments. Then, the method controlling spectral notches and envelopes to provide individual localization cues are described. Since the proposed method is based on a critical-band rate, the structure is much simpler than that of previous studies, but still effective. The performance was evaluated through a series of subjective tests, and the results confirmed that the customized HRTF using proposed method could replace the measured individual HRTF successfully.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 하계학술대회
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• pp.58-59
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• 2013

임의의 위치에 음상을 정위하는 기초적인 방법으로, 각각의 고도각과 방위각에서 측정된 머리전달함수를(HRTF : Head Related transfer Function) 원음에 convolution하는 기법이 사용된다. 하지만 더미헤드를 통해 측정된 HRTF는 사용자에 따라 정위감을 저하시킬 수 있다. 또한 좌표로 표현되는 영상과는 달리, 소리는 들려오는 방향을 정확한 좌표로 표현하기가 힘들다. 이에 본 논문은 HRTF를 사용하여 음상을 정위하는 경우의 정위감 개선에 대한 방법을 제안한다. 정위감 개선을 위해 Neville 보간법을 통해 HRTF를 그룹화하는 방법에 대해 연구하였으며, 생성된 HRTF를 음상 정위에 사용하고 청감 평가를 통해 성능을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(상)
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• pp.334-337
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• 2003

입체음향을 구현하는 방법에는 5 혹은 6 개의 스피커를 사용하는 5.1 채널 음향재생 시스템과 2개의 스피커를 사용하는 방법있다. 2 채널 입체음향재생 시스템은 라우드 스피커 재생보다 헤드폰 재생에 사용되고 있다. 2 채널로 입체음향을 재생하기 위하여 사람의 머리와 귀바퀴를 FIR 필터로 모델링한 머리전달함수(HRTF, head related transfer function)을 이용한다. FIR 필터로 측정된 HRTF는 실시간 처리에 있어서 계산량이 많은 단점이 있다. 본 논문에서는 2 채널 입체 음향시스템을 효과적으로 구현하기 위하여 FIR HRTF를 HR필터로 구현하는 방법을 제안한다. FIR 필터계수로부터 IIR 필터계수를 구하는 알고리즘은 균형화 모델 감소법(balanced model reduction)을 이용한다. 본 논문에서는 IIR 필터로 차수를 줄인 HRTF로 입체음향을 재생하는 시뮬레이션을 하였다.

• 한국음향학회지
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• 제20권6호
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• pp.94-103
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• 2001

수치해석 방법을 이용하여 실험으로 구한 머리전달함수 (Head Related Transfer Function: HRTF)를 컴퓨터 시뮬레이션으로 대치하고, 청취자의 머리 주변에서의 음장을 가시화하는 방법에 대해 다룬다. 본 논문에서는 경계요소법 (Boundary Element Method)과 무한요소법 (Infinite-Finite Element Method)의 두 가지 방법을 이용한다. 지금까지는 더미헤드 (Dummy-Head)등을 이용한 실험으로 머리전달함수를 구하였는데 이 실험에는 상당한 시간과 장비가 필요하다. 3차원 레이저스캐너를 이용하여 KEMAR 더미헤드의 형상을 측정하고 이것을 여러 다른 요소 수를 가지는 경계요소모델 및 무한요소모델로 변환하여 머리전달함수를 계산하고 모델의 요소 크기와 적용 가능한 주파수 대역과의 관계에 대해 분석한다. 측정을 통해 구한 머리전달함수와 비교하여 모델을 검증하고 음향학의 상반원리를 적용하여 머리전달함수의 데이터베이스를 구한다. 또한 몇 가지 가상음향 시스템에 대한 음장해석을 통해 주파수 및 시간영역에서의 음장을 가시화한다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2000년도 춘계 학술대회 및 국제 감성공학 심포지움 논문집 Proceeding of the 2000 Spring Conference of KOSES and International Sensibility Ergonomics Symposium
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• pp.76-80
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• 2000

본 논문은 입체 음상 정위 시스템에 있어서 청취자의 머리 크기와 음상 정위를 원하는 위치와의 거리에 따른 머리전달함수 (HRTF; Head Related Transfer Function)의 보정 방법에 관한 것이다. 제안된 방법은 먼저 표준 반경에서 표준 머리 크기의 더미 헤드를 이용해 측정된 표준 머리전달함수 데이터베이스로부터 실제의 왼쪽 또는 오른쪽 귀를 기준으로 한 방위각과 고도각을 산출한다. 이렇게 산출된 방위각과 고도각을 기준으로 머리전달함수 데이터베이스의 인덱스를 보정한다. 음상 정위하고자 하는 3차원 공간상의 위치를 입력받게 되면, 입력받은 위치로부터 청취자의 왼쪽 또는 오른쪽 귀를 기준으로 한 방위각과 고도각을 산출한 후에 보정된 머리전달함수 데이터베이스로부터 머리전달함수를 가져와서 입력 모노 신호를 보정된 머리전달함수와 콘볼루션하여 입체음향을 생성하게 된다.제안된 방법에 의해 청취자의 머리 크기 및 거리에 따라 보정된 머리전달함수를 사용함으로써 청취자에게 보다 실감나는 3차원 음상 정위 효과를 제공할 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제36권5호
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• pp.338-344
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• 2017

본 논문에서는 머리전달함수 보간 알고리즘을 제안하며, 특히 작은 크기의 측정 데이터를 다루는 경우를 고려한다. 제안하는 알고리즘은 머리전달함수의 음향학적 모델링에 기초하며, 모델링 계수를 추정함으로써 머리전달함수를 보간한다. 이 때 측정 위치의 개수가 부족할 경우 모델링 계수를 추정하는 것은 매우 어려우며, 따라서 본 알고리즘은 벡터-기반 크기 패닝 기법을 이용하여 데이터를 확장함으로써 이러한 문제를 해결하려고 한다. 본 알고리즘은 벡터-기반 크기 패닝 기법 기반의 데이터 확장 단계와, 최소자승법 기반의 모델링 계수 추정 단계의 두 단계로 이루어져 있다. 제안하는 알고리즘의 성능을 확인하기 위하여 CIPIC(Center for Image Processing and Integrated Computing) 머리전달함수 데이터베이스의 측정 데이터 중 일부를 이용한 시뮬레이션을 진행하였으며, 시뮬레이션 결과 약 1.5 dB ~ 4 dB의 최소 자승 오차가 감소됨을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제28권6호
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• pp.557-565
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• 2009

인간의 청각기관은 소리의 방향과 거리인지에 있어서 여러 가지의 정보들을 복합적으로 이용한다. 이러한 양 귀에 들어오는 소리세기의 차이, 위상의 차이, 그리고 주파수 스펙트럼의 차이 등의 정보들을 종합적으로 포함하고 있는 것이 머리전달함수 (HRIF: Head Related Transfer Function)이다. 2채널 음향재생 시스템에서 이 머리전달함수를 이용하여 다채널 입체음향을 재생하는 방법이 많이 쓰이고 있다. 그러나 머리전달함수의 비개인화적인 특성 때문에 양쪽 귀까지의 거리가 같아지는 혼돈원추 상에서는 앞/뒤 방향 지각에 대한 혼돈을 주게 됨으로써 입체감을 저하시키게 된다. 본 논문에서는 입체음향을 생성하기 위해 머리전달함수를 사용하는 과정예서 발생하는 혼돈원추 문제점을 해결하기 위한 알고리즘을 제안한다. 각 머리전달함수의 주파수 차 및 인간의 청각 특성을 이용하여 각 방향에 해당하는 머리전달함수의 주파수 스펙트럼 특성을 조절하였다. 본 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 음상정위 테스트 및 청감 테스트를 실시하였으며 실험 결과 헤드폰을 기반으로 한 2채널 입체음향 시스템에서 향상된 입체음향을 재생하였다. 더불어 구현된 입체음향의 음질의 열화도 적음을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2140-2143
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• 2003

최근 게임, 멀티미디어 콘텐츠, 가상현실 둥을 제공하는 멀티미디어 장치에서 2 개의 스피커나 헤드폰을 이용하여 3 차원 입체 음향효과를 내고자 하는 가상 입체음향 기법에 관한 연구가 많이 이루어지고 있다 가상 입체음향 기법 중 다채널 입체음향을 이용하여 입체음향효과를 가진 2 채널 출력을 구성하는 방식의 대표적인 것으로는 입체음향 정위효과를 내는 HRTF(Head Related Transfer Function)이 있다. 그러나 이 방법은 전달함수와 입력 신호의 컨볼루션(Convolution)방법을 이용함으로써 계산량이 복잡하여 실시간 구현에 많은 제약을 주고 있다. 본 논문에서는 다채널 입력으로 현재의 DVD, HDTV 등에서 사용되는 Dolby-Digital 복호화기를 사용하여 입체음향 시스템을 구현할 경우 가상입체음향 신호처리에 사용되는 HRTF 계수를 MDCT 계수로 구성하여 이를 통한 가상입체음향 신호처리방식의 계산량 감소방법에 대하여 설명하고 있다.

• 한국항행학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.326-333
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• 2011

본 연구는 공간적 정보의 청각적 제시 가능성을 확인하기 위해 머리전달함수(head-related transfer function: HRTF)를 통해 생성된 3D사운드를 가상공간상 대상 위치의 직각형태(orthogonal pattern), 혹은 대각형태(diagonal pattern)의 조합으로 배열하여 투시장치(See-Through HMD)로 증강현실을 경험하고 있는 사용자 과제수행의 정확성과 반응시간을 측정하였다. 본 연구에서 실시한 실험들의 결과를 종합하면, 3D 사운드로 대상의 위치 정보를 제시할 때는 사용자로부터의 방향은 직각으로 위치시키는 정보 배열이 정확성을 확보할 수 있고, 또한 가상적 깊이를 이용하여 정보를 배열하는 것도 그 깊이를 구분할 수 있으나 정확성이 떨어짐을 확인하였다. 특히 보다 현실적인 과제 상황에서의 수행을 비교하기 위해 설계된 이중과제(dual task)를 하는 동안 제시된 청각자극 조건에서도 이러한 정확성과 반응시간의 차이가 마찬가지로 나타났다. 이런 결과를 통해 3D사운드로 대상의 위치와 같은 공간적 정보를 제시 가능한 최적의 배열 형태를 제안하는데, 이는 어떤 패턴으로 정보를 구조화하여 제시하느냐에 따라 청각적 위치 정보 제시의 성공 여부가 결정된다는 것을 의미한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.1361-1369
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• 2000

For the implementation of 3D Sound Localization system, the binaural filtering by HRTFs is generally employed. But the HRTF filter is of high order and its coefficients for all directions have to be stored, which imposes a rather large memory requirement. To cope with this, research works have centered on obtaining low dimensional HRTF representations without significant loss of information and synthesizing the original HRTF efficiently, by means of feature extraction methods for multivariate dat including PCA. In these researches, conventional linear PCA was applied to the frequency domain HRTF data and using relatively small number of principal components the original HRTFs could be synthesized in approximation. In this paper we applied neural network based nonlinear PCA model (NLPCA) and the nonlinear PLS repression model (NLPLS) for this low dimensional HRTF modeling and analyze the results in comparison with the PCA. The NLPCA that performs projection of data onto the nonlinear surfaces showed the capability of more efficient HRTF feature extraction than linear PCA and the NLPLS regression model that incorporates the direction information in feature extraction yielded more stable results in synthesizing general HRTFs not included in the model training.